DIFERENCIACIÓN DEL SEXO DEL GORRIÓN DE BAIRD (Centronyx bairdii) POR MEDIO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES Y DATOS MORFOMÉTRICOS

Autores/as

  • Martin E. Pereda-Solís Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, Universidad Juárez del Estado de Durango
  • Francisco García-Fernández E.T.S. de Ingeniería de Montes, Forestal y del Medio Natural, Universidad Politécnica de Madrid
  • Daniel Sierra-Franco Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, Universidad Juárez del Estado de Durango
  • José H. Martínez-Guerrero Facultad de Medicina Veterinaria y Zootecnia, Universidad Juárez del Estado de Durango
  • Irene Ruvalcaba-Ortega Facultad de Ciencias Biológicas, Universidad Autónoma de Nuevo León.
  • Erin Hennegan-Strasser Bird Conservancy of the Rockies

Palabras clave:

Centronyx bairdii, redes neuronales artificiales, zoometría, plumaje monomórfico, método de sexado

Resumen

Las estimaciones indican que 148 especies de aves en Norteamérica enfrentan amenaza alta o severa, pues sus poblaciones están disminuyendo. El gorrión de Baird (Centronyx bairdii) es una de las especies con declive poblacional, presenta plumaje monomórfico y su sexo no se puede determinar a simple vista. La determinación del sexo de las aves permite conocer su comportamiento social y proporción en la dinámica de sus poblaciones. Un método de clasificación es el de redes neuronales artificiales y se ha utilizado en diversos campos, como la clasificación de plantas y semillas y la diferenciación de especies productoras de madera. En el ámbito de la ornitología se ha utilizado poco. Por lo tanto, el objetivo de este estudio fue desarrollar una red neuronal artificial para diferenciar el sexo de los gorriones de la especie Centronyx bairdii, con datos zoométricos obtenidos en campo. La hipótesis fue que las redes neuronales artificiales pueden predecir el sexo de las aves de la especie Centronyx bairdii. La red neuronal construida a partir de los datos de peso, cuerda alar, longitud de cola, culmen, ancho del pico y profundidad del pico de 111 aves, permitió diferenciar el sexo de la especie con grado de certeza de 92.3%.

Publicado

2020-04-01